Informatik · Klasse 7

Ideen für aktives Lernen

Künstliche Intelligenz und Algorithmen-Ethik

Aktive Methoden sind hier besonders wirksam, weil Schüler:innen bei diesem abstrakten Thema durch konkrete Beispiele und Rollenübernahmen Vorurteile und Verantwortung greifbar begreifen. Die Kombination aus Debatte, Analyse und praktischem Tracking hilft, die oft unsichtbaren Mechanismen von KI-Systemen sichtbar zu machen.

• KMK Bildungsstandards
• KMK: Sekundarstufe I - Informatik, Mensch und Gesellschaft
• KMK: Sekundarstufe I - Analysieren und Bewerten

• 30–45 Min.
• Partnerarbeit → Ganze Klasse
• 4 Aktivitäten

Aktivität 01

• Debatte
• 45 Min. · Kleingruppen

Debatte: Faire Algorithmen?

Teilen Sie die Klasse in Pro- und Contra-Gruppen. Jede Gruppe bereitet Argumente zu einem KI-Fall vor, wie diskriminierende Kreditzuweisung. Nach 10 Minuten Präsentation folgt eine offene Abstimmung und Reflexion.

Beurteile, ob ein Algorithmus ungerecht oder voreingenommen sein kann.

Moderationstipp

Bei der Debatte 'Faire Algorithmen?' achten Sie darauf, dass jede:r Schüler:in mindestens einmal sprechen kann, um alle Perspektiven zu hören.

Worauf zu achten ist

Stellen Sie die Frage: 'Stellen Sie sich vor, eine KI entscheidet über die Vergabe von Krediten. Wer trägt die Verantwortung, wenn die KI einen Kreditantrag ungerechtfertigt ablehnt: der Programmierer, die Bank, die die KI einsetzt, oder die Person, die die Daten eingegeben hat? Begründet eure Meinung.' Lassen Sie die Schüler in Kleingruppen diskutieren und anschließend die wichtigsten Argumente im Plenum vorstellen.

• Analysieren
• Bewerten
• Erschaffen
• Selbststeuerung
• Entscheidungsfähigkeit

Aktivität 02

• Debatte
• 30 Min. · Partnerarbeit

Fallstudie-Analyse: Vorurteile aufspüren

Verteilen Sie Beispiele wie biased Gesichtserkennung. In Paaren identifizieren Schüler Ursachen der Vorurteile, notieren Lösungsvorschläge und präsentieren diese der Klasse.

Analysiere, wer die Verantwortung trägt, wenn eine KI eine Fehlentscheidung trifft.

Moderationstipp

Bei der Fallstudie-Analyse 'Vorurteile aufspüren' geben Sie den Gruppen klare Zeitvorgaben für die Auswertung, damit die Diskussion fokussiert bleibt.

Worauf zu achten ist

Geben Sie jedem Schüler eine Karte mit einer der folgenden Fragen: 'Nenne ein Beispiel für eine KI, die Vorurteile enthalten könnte, und erkläre, warum.' oder 'Wie kann ein Empfehlungsalgorithmus deine eigene Meinung beeinflussen?' Die Schüler schreiben ihre Antwort auf die Karte und geben sie ab.

• Analysieren
• Bewerten
• Erschaffen
• Selbststeuerung
• Entscheidungsfähigkeit

Aktivität 03

• Rollenspiel
• 40 Min. · Kleingruppen

Rollenspiel: Verantwortung klären

Schüler übernehmen Rollen wie KI-Entwickler, Nutzer und Geschädigter bei einer Fehlentscheidung. Sie simulieren eine Anhörung, argumentieren und erarbeiten Regeln für ethische KI.

Erkläre, wie Empfehlungsalgorithmen unsere eigene Meinung beeinflussen können.

Moderationstipp

Beim Rollenspiel 'Verantwortung klären' legen Sie Rollenkarten mit konkreten Handlungsanweisungen aus, um die Schüler:innen in ihre Rollen zu führen.

Worauf zu achten ist

Zeigen Sie ein anonymisiertes Beispiel für eine Stellenanzeige, die stereotypische Formulierungen enthält. Fragen Sie die Schüler: 'Welche Art von Vorurteil könnte hier in einem KI-System, das diese Anzeige verarbeitet, verstärkt werden? Nennt ein mögliches ungerechtes Ergebnis für Bewerber.'

• Anwenden
• Analysieren
• Bewerten
• Sozialbewusstsein
• Selbstwahrnehmung

Aktivität 04

• Debatte
• 35 Min. · Ganze Klasse

Filterblase-Tracking

Jeder Schüler notiert eine Woche lang Empfehlungen auf einer Plattform. Gemeinsam kategorisieren und diskutieren sie, wie diese die eigene Meinung formen.

Beurteile, ob ein Algorithmus ungerecht oder voreingenommen sein kann.

Moderationstipp

Beim Filterblase-Tracking weisen Sie die Schüler:innen an, ihre Beobachtungen direkt auf einem Arbeitsblatt zu notieren, um sie später zu vergleichen.

Worauf zu achten ist

Stellen Sie die Frage: 'Stellen Sie sich vor, eine KI entscheidet über die Vergabe von Krediten. Wer trägt die Verantwortung, wenn die KI einen Kreditantrag ungerechtfertigt ablehnt: der Programmierer, die Bank, die die KI einsetzt, oder die Person, die die Daten eingegeben hat? Begründet eure Meinung.' Lassen Sie die Schüler in Kleingruppen diskutieren und anschließend die wichtigsten Argumente im Plenum vorstellen.

• Analysieren
• Bewerten
• Erschaffen
• Selbststeuerung
• Entscheidungsfähigkeit

Einige Hinweise zum Unterrichten dieser Einheit

Unterrichten Sie dieses Thema am besten durch eine Mischung aus Struktur und Offenheit: Geben Sie klare Beispiele vor, aber lassen Sie Raum für eigene Entdeckungen. Vermeiden Sie technisches Detailwissen und konzentrieren Sie sich auf die ethischen Fragestellungen. Forschung zeigt, dass Schüler:innen Vorurteile in Algorithmen besser verstehen, wenn sie selbst Beispiele analysieren und nicht nur darüber hören.

Erfolgreich ist die Einheit, wenn Schüler:innen Vorurteile in Algorithmen erkennen, Verantwortlichkeiten benennen und eigene Filterblasen reflektieren können. Sie sollen erklären, warum Algorithmen nicht neutral sind und welche Maßnahmen dagegen helfen.

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Vorsicht vor diesen Fehlvorstellungen

• Während der Debatte 'Faire Algorithmen?' hören Sie Aussagen wie 'Algorithmen sind immer neutral und fair'.

  Lenken Sie in dieser Phase ein, indem Sie die Schüler:innen auffordern, Beispiele aus der Fallstudie-Analyse zu nennen, die zeigen, dass Trainingsdaten Vorurteile enthalten können.

• Während des Rollenspiels 'Verantwortung klären' nehmen einige Schüler:innen an, KI treffe moralische Entscheidungen wie ein Mensch.

  Nutzen Sie diese Situation, um im Plenum zu fragen, welche Regeln die KI in den Rollenkarten befolgt und wer diese Regeln programmiert hat.

• Während des Filterblase-Trackings äußern Schüler:innen die Annahme, Empfehlungsalgorithmen zeigten objektive Inhalte.

  Fordern Sie die Schüler:innen auf, ihre eigenen Feeds mit denen ihrer Mitschüler:innen zu vergleichen und zu beschreiben, welche Unterschiede sie feststellen.

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In dieser Übersicht verwendete Methoden

• Debatte
• Rollenspiel